python 绘制训练曲线--插值法 曲线平滑处理_python plt 平滑曲线

1 训练曲线–震荡的非常厉害

上一篇文章用python自己绘制训练曲线震荡的非常厉害（下图绿色曲线），而tensorboard的曲线比较平滑（下下图黑色曲线），

原因是tensorboard显示的曲线是经过平滑处理过的（其灰黑色的背景就平滑处理前的波形）

2 插值法 曲线行平滑处理

实现所需的库： numpy、scipy、matplotlib

插值法的常见实现方法：

nearest：最邻近插值法
zero：阶梯插值
slinear：线性插值
quadratic、cubic：2、3阶B样条曲线插值
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详情代码如下

from matplotlib import pyplot as plt
import csv
import numpy as np
# 使用插值法 对曲线平滑处理 滤波器后得到平滑曲线
from scipy.interpolate import make_interp_spline

filename = "D:/python/pltt/train_loss.csv"  #.csv文件路径，这里可以添加绝对路径                                          
with open(filename) as f:                                                                                
    csvreader = csv.reader(f, delimiter = ",", quotechar='"')                                       
    for line in range(1):  #1代表从文件第2行开始读取
        next (csvreader)  
    print("lines: ",line) #打印行数

    x = []   #横纵坐标分别建立了两个list                                                                                  
    y = []   
    for row in csvreader:
        x.append(float(row[1]))   #读取第2、3列数据,放入list                                                            
        y.append(float(row[2]))  

    # 插值法 对曲线平滑处理
    x_array=np.array(x)  #list转array，为了调用下面的min,max
    y_array=np.array(y)    

    x_smooth = np.linspace(x_array.min(), x_array.max(), 300)  # np.linspace 等差数列,从x.min()到x.max()生成500个数，便于后续插值
    y_smooth = make_interp_spline(x_array, y_array)(x_smooth)

    # 可视化图线                                                                  
    plt.plot(x_smooth,y_smooth,'g', linewidth=1.0) #曲线颜色绿色，线条宽度1
                                            
plt.show()      
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平滑效果

3 注意事项—平滑前先将 list转array

# 插值法 对曲线平滑处理
x_array=np.array(x)  #list转array，为了调用下面的min,max; 否则下面min，max执行会报错
y_array=np.array(y)    

x_smooth = np.linspace(x_array.min(), x_array.max(), 300)  # np.linspace 等差数列,从x.min()到x.max()生成500个数，便于后续插值
y_smooth = make_interp_spline(x_array, y_array)(x_smooth)
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4 Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑

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